文章介绍

作者：亚历山大·伊奥萨德（Alexander Iosad，政府创新政策部门部长）、奥利弗·拉奇（Oliver Large）、劳拉·布里顿（Laura Britton）

机构：托尼·布莱尔全球变革研究所（Tony Blair Institute for Global Change）

编译：陆逸沛

在20世纪初，地方政府曾是国家革新的引擎。面对工业化带来的城市急速扩张，地方议会建立了大规模住房项目，帮助数十万人脱离贫民窟，彻底革新了公共卫生基础设施，并奠定了现代福利国家的基石。然而，一百年后，虽然面临的挑战同样紧迫——人口老龄化、住房危机、公共卫生系统的压力与财政匮乏——地方政府的功能却濒临停滞。

到2029年，英格兰地方政府相较2020年将需额外160亿英镑以维持服务供给。然而多数议会在创新上表现出风险规避态度。财政紧张导致它们不得不通过延长等待时间、消耗储备资金和重定资源以应对法定服务需求，服务积压依然不断加剧。

过去15年财政削减政策使地方政府运作模式达到极限。即使在地方税创历史新高的背景下，多个议会仍濒临破产边缘，居民对照护、福利、规划申请的等待时间过长，公众对地方服务的满意度持续下滑。

如今，人工智能（AI）为改变这种困局提供了现实可行的新工具。地方政府的日常任务，无论是公共服务交付还是城市规划管理，都可以借助AI实现更高效、更智能和更具成本效益的变革。AI能够释放人力资源、优化流程、改善决策、提升服务质量，是继百年前城市基础设施建设以来又一次潜在的系统性跃迁。

01 重新构想地方政府的紧迫需求与AI转型潜力

根据托尼·布莱尔全球变革研究所（TBI）与英国一地方议会的合作分析，结合一个包含19,000项政府任务并评估其AI适用性的数据库，研究表明至少有26%的工作任务可以被自动化或增强，相当于每年节省100万小时的劳动时间，约合3000万英镑的生产力提升。若将此模式推广至英格兰与威尔士，全国地方政府每年可节省380万小时工时，等价于80亿英镑经济价值，平均每户家庭可节省325英镑。

AI将帮助地方政府摆脱目前臃肿、人工密集、响应迟缓的运作机制。它能够为过载的工作人员减少重复性任务负担，让民众更便利地与政府进行互动，并协助议会做出更具前瞻性的决策，从而在资源压力持续增长的背景下推动本地经济增长。但同时，尽管AI潜力巨大，但地方政府的转型并不会自然发生。过去40年中央集权趋势不断加强，削弱了地方政府的实际运营与服务职能。同时，政府内部及议会之间的组织孤岛现象、缺乏议价能力以抗衡科技垄断供应商的现状，使得变革成本不断增加。

地方政府缺乏必要的信心、能力与技术基础设施去推动AI创新。尽管如纽汉（Newham）、赫特福德郡（Hertfordshire）、汉默史密斯与富勒姆（Hammersmith & Fulham）等地的议会正在尝试AI项目，但这些创新项目缺乏全国范围的推广机制。

英国政府曾提出将地方政府体系重组为“单一权责实体”（unitary authorities），以简化目前重叠、复杂的地方治理结构，并赋予地方更多权力。TBI认为，这一变革契机应被用以建立一个新型机构：“地方AI服务平台（Devolved AI Service, DAIS）”。DAIS将作为一个地方政府之间的协作平台，其职责包括统一愿景与治理框架，集中孵化AI工具与服务，打破技术壁垒，提升采购与人才能力，并最终通过国际输出建立可持续财政机制。

促进AI转型的制度化平台及三大重点试点项目

DAIS将作为一个地方政府之间的协作平台，其职责包括：

1. 提供统一的愿景与治理框架：制定地方政府使用AI的共同目标和标准，减少对创新的风险厌恶。

2. 孵化AI工具与服务：集中开发可复用的AI服务模块，解决具体的地方问题，并通过竞赛基金促进技术试点。

3. 打破创新扩散壁垒：协调技术标准、促进云端迁移、清洗数据、构建接口API，帮助地方议会采购与集成AI工具。

4. 提升AI人才与采购能力：通过技术专家、第二派驻机制、GDS协作项目增强地方政府人才基础和采购能力。

5. 国际化商业路径：仿照“电子爱沙尼亚”（e-Estonia）模式，将AI服务对外输出，反哺本地项目，为改革提供长期资金支持。

三大重点试点项目建议

在推进地方政府的人工智能化转型过程中，TBI特别强调，应通过三个具有代表性的试点项目，切实验证和推动AI在关键服务领域的系统性应用。这些项目不仅涉及公共服务效率的提升，更指向地方治理逻辑的重构与群众获得感的增强。

第一个试点建议是，在高成本、高负荷的服务场景中引入“AI同事”（AI Co-worker）系统，率先在社会照护领域进行部署。当前，地方政府面临着大量未处理的照护评估任务，其中包括超过22.7万起积压案例。社会工作者的时间被过度耗费在文书工作和协调事务上，导致他们难以将精力集中于高价值的照护本职工作。通过引入AI工具，可以显著改善这一状况。人工智能可辅助完成护理评估、撰写照护计划、整理沟通记录等流程，释放工作人员的时间，使其能够更专注于面对面服务与个性化照护。TBI的模型预测显示，如果全面部署此类AI工具，现有的照护评估积压在一个月内便可被彻底清理，同时也将改善照护质量和工作人员的满意度，减少离职率，稳定社会服务体系。

第二个建议是试点建设“本地导航助手”（Local Navigation Assistant, LNA）。当前，地方居民在办理各类政务事项（如注册企业、申请住房福利、缴纳停车费、查询申请进度等）时，常面临信息碎片化、流程繁复以及重复填表等问题。这不仅降低了群众满意度，也大幅增加了一线服务人员的负担。本地导航助手的目标是打造一个统一的智能交互入口，能够整合“注册、预订、申报、查询、申请、支付”等关键操作，借助AI引导市民快速进入对应服务，并通过历史数据自动预填、自动校验，提高交互效率与准确率。这一系统的运行将有效节省前台工作人员的时间，TBI估算其可每周为相关岗位员工节省超过1.25天的工作量，从而将更多精力用于处理复杂个案、提升响应速度与服务质量。

第三个核心试点方向则聚焦于建设AI规划助手及决策平台，用以系统优化住房与城市发展相关的整体规划流程。在目前的制度安排下，地方政府需周期性制定“本地发展计划”，明确城市未来若干年中的土地用途、基础设施投建、住宅供应与产业布局。然而，该过程往往涉及大量的数据采集、政策适配与公众咨询，存在周期长、质量低、公众参与度不足等问题。AI规划助手的引入将显著提高规划工作的智能化与数据驱动水平。通过AI自动汇总国家政策与地方数据，快速模拟多套发展方案并预测其影响，地方政府将更快制定出符合实际需求的空间战略。同时，在规划申请阶段，AI平台可以辅助居民或企业完成资料准备，辅助审批人员高效判断方案合理性与合规性，减少人为误差与流程重复，从而在保障程序公正的基础上大幅压缩审批时间。这一平台不仅能够提升城市建设的精准度、透明度与响应速度，还将为未来智慧城市的有机治理奠定制度基础。

这三个试点项目构成了TBI在地方AI治理战略中最具现实导向与示范意义的支点。如果实施得当，将不仅推动地方服务向智能化、高效化迈进，更可重塑公共行政的能力结构，为21世纪的地方政府注入技术变革的内在动力。

02 AI治理时代下的现代化城市角色：引入AI决策平台与智能助手

地方政府在城市建设中的角色至关重要，尤其是在住房、基础设施规划和地方经济发展方面。然而，在过去十年中，英格兰地方政府在规划与开发领域的支出实际缩水了58%，这直接导致规划能力不断被削弱，甚至被迫转向其它优先事项。表面上，英格兰采用以规划为导向的制度模式，每个地方规划机构（Local Planning Authorities, LPAs）都需制定一个“本地发展计划”，明确本地的住房、基础设施及商业发展蓝图，并在此基础上对建设项目进行审批。然而现实却远不如此。三分之二的LPA缺乏有效的本地规划，多数计划质量低下，对审批流程影响甚微，整个系统运转迟缓、碎片化，亟需彻底革新。

地方规划流程极为冗长复杂，从初步调研到公众参与、文件编撰、审查直至最终通过，每一环节均面临数据采集困难、公众沟通低效以及政策变更干扰。一些地方计划的最初制定竟可追溯至2003年，其内容早已无法适应当前城市发展与社会需求，即使得以更新，整个流程也通常耗时七年以上。造成这种局面的原因有三：其一，规划过程中对数据质量与范围缺乏统一标准，许多地方政府不得不高价外包调研任务，人工处理咨询反馈更是消耗巨大人力资源；其二，地方政府面对不断变化的国家政策目标，缺乏机制迅速调整规划，计划常被搁置或延宕；其三，公众参与机制效率低下，广泛采用纸质、邮件等形式反馈，使得分析过程漫长，最终呈现结果极易被少数阻力团体左右，削弱了规划的公众代表性与合法性。

AI在这一领域的应用前景极具颠覆性。它能够自动分析复杂数据集，提取关键政策方向，模拟地方发展政策的实施效果，同时也能显著压缩公众咨询流程。在芬兰首都赫尔辛基，当局已采用“城市数字孪生”系统模拟政策影响。在英国，西牛津郡与科茨沃尔德地方政府借助AI平台将公众咨询时间缩短了85%，提高了政策回应效率。AI还可支持申请人识别适建用地，优化申请文件准备流程。例如，Searchland平台提供交互式地图供用户查找土地政策信息，Genie AI工具则能自动撰写大型开发项目中所需的第106条协议文件，节省大量人力与时间。

尽管技术已有良好应用基础，但在英格兰地方政府中，大多数这类工具尚未广泛部署。原因之一是许多工具与地方现有内容管理系统（CMS）不兼容。规划系统长期依赖少数技术供应商，这些企业持有大量封闭数据与专属平台，更新意愿不高，转化成本昂贵，地方政府面对技术锁定效应，创新推进举步维艰。因此，TBI建议DAIS牵头建设统一的AI规划平台与智能助手，协助地方政府重构本地规划流程，确保其具备数据驱动性、动态调整能力与高效率反馈机制，从而真正恢复地方政府在城市发展中的主导角色。

03 构建可信治理体系：引入PEARS责任框架

为确保上述AI工具能够被安全、公正、有效地应用于地方政府服务中，DAIS将依据TBI提出的PEARS框架进行规范（如下）。

任何AI工具的引入都必须确保其“可预测、可解释、可问责、可逆转、具敏感性”（PEARS）。TBI在其《重塑国家模型》报告中提出这一框架，强调AI在公共服务中应遵循五项核心原则：

· Predictable：输出结果具有一致性与逻辑可预测性。

· Explainable：对用户和监管者而言可解释其判断机制。

· Accountable：一旦错误发生，能够追溯并明确责任归属。

· Reversible：关键决策可以被复原或纠正。

· Sensitive：避免对弱势群体造成不成比例的影响。

该框架强调，所有使用AI辅助决策的系统必须具备可预测性、可解释性、问责机制、可逆性以及对脆弱群体的敏感性。这一原则框架旨在确保AI技术不仅提升效率，更不会在关键民生领域引发风险、歧视或行政不公。

DAIS应通过监管工具箱、标准接口设计与审核沙盒机制，确保所有被广泛部署的AI工具均嵌入PEARS审查机制，确保公共信任的建立。PEARS框架的贯彻不仅依赖技术开发者的规范编程，也依赖地方政府建立起涵盖伦理审查、算法透明、系统回滚机制的数据治理体系。DAIS将建立AI公共服务监管工具箱，发布一套适用于地方政府的AI部署审查清单，并设立伦理委员会对所有高敏感度服务场景进行预审。通过这一系统性架构，地方AI工具的可信度与公众接受度将被显著提升。

值得注意的是，AI治理的成功不仅在于工具设计与规范标准，更需地方政府自身具备改革的意志与能力。报告指出，地方议员必须从传统的监管者身份，转型为AI驱动改革的推动者与守门人。他们需要在议会层面积极倡导AI改革议题，为AI创新项目创造制度空间；主动借鉴邻近区域成功案例，引入可行工具；同时推动地方数据标准的制定，确保自身辖区内的数据可被纳入DAIS整体系统之中。更进一步，地方议员还应积极参与DAIS的规划进程，在产品设计、服务试点与战略方向制定中代表地方声音，以确保所有AI政策真正回应本地民众需求。他们亦应在本地引进具备AI工程、数据分析、服务设计等复合技能的人才，为议会改革注入持续动力。

TBI强调，英国必须建立一个“以地方为核心”的国家级数字治理体系。在这个体系中，317个地方议会和10个联合管理区将不仅是政策执行者，更是公共行政的创新主体。地方政府天然贴近民众生活，具备微观数据与治理经验，只要赋予其充分的工具、权限与平台，它们将有能力重塑国家在住房、照护、公共交通、地方经济发展等关键领域的制度基础。

AI的技术突破与数字基础设施的日益完善，为地方政府提供了罕见的再造契机。通过设立DAIS这一平台化、协作型的国家级机构，英国地方政府将获得前所未有的技术支持与政策保障。这不仅有助于解决当前财政危机与服务交付困境，更将开启公共治理的新范式。地方政府将再次成为国家变革的先锋，就如同它在百年前为工业社会打下基础那样，今天也可为智能社会奠定制度之基。